１—３ 陸域炭素循環モデルにおける植生帯移動予測モデルの構築

ａ．要約

陸域統合モデルの構築に向けて、その構成要素とする植生動態モデルを開発する。限られた人的資源と期間のもとで一定の成果を得る為に、これは温暖化の影響が最も顕著に生じると考えられている北方域の植生変化に特化した植生動態モデルとする。高等植物にとっての極限環境である高緯度地域では、既存のDGVMで仮定されているギャップ動態よりも、微少な気候変化や山火事による攪乱が植生動態を最も強く規定している。そこで、そのような高緯度地域に特異的な動態を扱った極域生態系移行モデルALFRESCOをベースとして用いる。ALFRESCOは、経験的データに基づいて極域生態系の移行を予測するものの、統合モデルの構築に際して必須の情報である木本現存量やサイズ構造を扱わない。そこで、これらを扱えるように、ALFRESCOに植物の成長・拡散モデルを組み込むという拡張を試みる。また、より信頼の置ける予測を得るため、次の拡張を試みる。(1)種子拡散を明示的に扱う、(2)極域のヘテロ的景観を適切に扱う。

ｂ．研究目的

植生の分布は気候環境によって大きく規定されるが、気候環境も植生分布の影響を受け、この両者の間にはフィードバック的な相互作用が働く(Foley et al. 2003)。したがって、未来の地球環境を正確に予測するためには、気候変動と植生分布変動との関係を明らかにすることが欠かせない。特に高緯度地域は、短期間に大規模な気候変化が生じると考えられており(Katteberg et al. 1996)、この地域の植生分布予測は優先度の高い課題である。

共生第２プロジェクトでは、陸域統合モデルの構築が進められている。これは、「植生物理過程モデル MATSIRO」と「植生物質循環モデル Sim-CYCLE」(Ito and Oikawa 2002)、そして「植生動態モデル」とを結合することにより、日本独自の統合的陸域炭素循環モデルを構築する試みである。本研究の目標は、これら構成要素のうち唯一未構築である「植生動態モデル」を完成させることである。最終的には、全球スケールでの植生分布変化や動態変化を予測することのできるモデルが必要となるが、さしあたっては、高緯度地域に特化したモデルを構築し、結合することを目指す。

ｃ．研究計画、方法、スケジュール

本プロジェクトで構築を目指している陸域生態系の物質循環を扱う統合的モデルとしては、すでに幾つかのモデルが動的全球植生モデル(Dynamic Global Vegetation Models )として構築されている(Reviewed by Cramer et al. 2001)。DGVMsは「物質循環モデル」と「生物過程モデル」、そして「植生動態モデル」とを結合することで、環境条件が変化した場合の、植生構成変化の方向と速度を予測することを試みるモデルである。しかし既存の全てのDGVMsは、種子拡散を明示的に扱っておらず、種子供給速度が律速となるような急激な気候変動下における植生分布変化を予測できない。また既存のDGCMでは、植生動態を規定する要因として「高齢木が倒れて生じた明るい林床面から次世代の稚樹が育つ」というギャップ動態モデル(e.g., Prentice and Leemans 1990)を仮定しているが、高等植物にとっての極限環境である高緯度地域では、そもそも疎林が多く、そのようなギャップ動態よりも山火事などの大規模な攪乱が植生の変動や遷移を強く規定しており、この仮定は高緯度地域の植生動態を扱う上で不適当である。

これらの理由から、本研究では「種子散布」と「高緯度地域に特有な植生動態」とを明示的に組み込み込んだ植生帯変動モデルを開発する。このうち「種子散布」については、物理過程に着目したモデルがすでに存在し、それは実測データをよく説明できることが示されている(Tanaka, Shibata, and Nakashizuka 1998)。しかし、ではどのくらい沢山の種子が散布された時に、どの位の数の稚樹が定着できるのか、そしてそこに気象条件がどの様に関与するのか等について直接的な測定を行ったデータは限られている。そこで間接的な推定方法として、森林帯に隣接した山火事跡地や大規模な伐採跡地における森林の回復が生じつつある地域において、森林からの距離と稚樹数・齢構成との関係を計測し、その地域における過去の気象データと組み合わせることで、このような関係を推定する手法も併せて開発する。用いる野外調査データは、文献のみからでは十分な質と量が得られないため、IARCの協力の下、アラスカにおいてフィールド調査を行う。

本研究では、高緯度地域における植生移動予測モデルALFRESCO(Starfield and Chapin 1996)をベースの一つとして用いる。このALFRESCOは、生態系タイプ間の移り変わりを記述するフレームベースの生態系移行モデルであり、個々の生態系タイプを「フレーム」と呼ばれるサブモデルによって表現され、このフレーム毎に成長や攪乱など、ある植生タイプから別の植生タイプへ切り替わる条件を決めている。ALFRESCOは、高緯度地域における４種類の生態系タイプ間の移り変わりを、気候、攪乱（山火事、食植昆虫の大発生、森林伐採）、そして種子供給量の関数として、10年ステップで計算する（図１）。例えば、高地ツンドラにおいては、木本被覆度が50%以上に成長するとトウヒ林となり、山火事が生じた後や暖かく乾燥した気候が一定期間続いた後には寒帯草原となる。また極相であるトウヒ林においては、山火事や伐採といった攪乱が生じない限り安定であるが、そのような攪乱が生じた後には落葉樹林へと移行し、攪乱と木本の生育に適さない気候条件とが重なった場合には寒帯草原かツンドラへと移行する。

このようにALFRESCOは、経験則に基づいた生態系タイプ間の移り変わりパターンを記述している。しかしALFRESCOは、統合モデルの構築に際して必須の情報である木本現存量やサイズ構造を扱わない。そこで、これらを扱えるように、ALFRESCOに植物の成長・拡散モデルを組み込むという拡張を試みる。また、ALFRESCOを含め殆どの植生動態モデルでは、各グリッドを単一の景観で代表させているが、極域地域は、湖水面、氾濫原、永久凍土地帯、高台地形が混じり合った極めてヘテロ性の強い景観を有しており、グリッド内の炭素循環や植生動態をより適切にシミュレートするためには、このような手法は適切ではない(Kittel, Steffen and Chapin 2000)。そのようなグリッド内ヘテロ性は、パラメタライゼーションや統計的方法によって扱うことが可能であるが、実測された植物個体群動態データを利用したり、また結果の解釈を容易にするためには、地形タイプ毎の計算を行う必要がある。そこで本研究では、グリッド内に高解像度のサンプリング計算区間を複数取り、景観毎の計算を行わせ、後にグリッド全体の景観変化や植物バイオマス変化を推定する手法を開発する。

図１ ALFRESCOの構造の概要。
各生態系タイプは「フレーム」で表現され、このフレームが、それぞれの条件にて切り替わる。Starfield and Chapin (1996)より改変。

ｄ．平成１４年度研究計画

ｅ．平成１４年度研究成果

ｆ．考察

ｇ．引用文献

ｈ．成果の発表